Die 11 besten Lösungen für Predictive Analytics

Predictive Analytics-Software und -Tools helfen Unternehmen, datenbasierte Entscheidungen zu treffen. Sie bieten Datenanalyse-Funktionen, mit denen Nutzer Data Mining auf große Datensätze anwenden und zukünftige Entwicklungen vorhersagen können – soweit dies in einem sich schnell verändernden Markt möglich ist.

Diese Predictive-Analytics-Tools helfen Organisationen, robuste Modelle zu erstellen, die Muster erkennen, Trends aufdecken und letztlich wertvolle Erkenntnisse über ihre Geschäftsabläufe liefern können. Angesichts der großen Zahl an Predictive-Analytics-Tools auf dem heutigen Markt kann die Wahl des richtigen Tools eine Herausforderung sein.

In diesem Artikel werfen wir einen Blick auf 11 der besten Predictive-Analytics-Tools und stellen ihre wichtigsten Funktionen vor, damit Sie entscheiden können, welches am besten zu Ihren geschäftlichen Anforderungen passt.

Weitere Informationen finden Sie auch unter: Datenmanagement-Plattformen

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Was sind Predictive-Analytics-Tools?

Die 11 besten Predictive-Analytics-Tools:

• Microsoft Azure Machine Learning
  
• IBM SPSS Modeler
  
• H20 Driverless AI
  
• SAP Analytics Cloud
  
• Alteryx
  
• RapidMiner Studio
  
• KNIME
  
• TIBCO Statisica
• SAS Advanced Analytics
  
• Oracle Data Science
  
• Google Cloud AutoML

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Weitere erwähnenswerte Lösungen

Vorteile von Predictive-Analytics-Tools

Wichtige Funktionen von Predictive-Analytics-Tools

So wählen Sie das beste Predictive-Analytics-Tool aus

Was sind Predictive-Analytics-Tools?

Predictive Analytics ist eine Form der Datenanalyse, die historische Daten, maschinelles Lernen- (ML-)Algorithmen und künstliche Intelligenz (KI) verwendet, um zukünftige Entwicklungen vorherzusagen.

Predictive-Analytics-Tools sind Softwarelösungen, die auf Grundlage vergangener Daten zukünftige Entwicklungen vorhersagen. Sie verwenden statistische Modelle, Algorithmen des maschinellen Lernens und Data-Mining-Techniken zur Analyse großer Mengen historischer Daten, um Muster und Trends zu erkennen. Diese Muster und Trends können anschließend zukünftige Ereignisse oder Verhaltensweisen vorhersagen.

Predictive-Analytics-Tools können für verschiedene Zwecke eingesetzt werden, etwa zur Absatzprognose, für Marketingkampagnen, zur Kundensegmentierung, im Risikomanagement, zur Betrugserkennung und zur Steigerung der betrieblichen Effizienz.

Weitere Informationen finden Sie auch unter: Die besten Data-Warehouse-Tools

Die 11 besten Predictive-Analytics-Tools

​​Es gibt zahlreiche Predictive-Analytics-Tools, die Unternehmen dabei unterstützen können, fundierte Entscheidungen zu treffen. Im Folgenden finden Sie die 11 besten Predictive-Analytics-Lösungen, von denen Organisationen profitieren können:

Microsoft Azure Machine Learning: Am besten zum Erstellen und Bereitstellen von Predictive-Modellen

Microsoft Azure Machine Learning (Azure ML) ist ein Machine-Learning-Dienst für Unternehmen, den Microsoft als Teil seiner Cloud-Computing-Plattform anbietet. Er wurde entwickelt, um Data Scientists, Machine-Learning-Ingenieuren und Entwicklern die Erstellung von Predictive-Analytics-Modellen zu erleichtern.

Das Tool bietet automatisiertes maschinelles Lernen, Data-Science-Workflows und integrierte kognitive Dienste, mit denen Nutzer schnell und einfach Modelle erstellen, trainieren und bereitstellen können.

Azure ML unterstützt den gesamten Lebenszyklus des maschinellen Lernens – einschließlich Datenaufbereitung, Modellerstellung und -training, Validierung und Bereitstellung. Darüber hinaus bietet es Funktionen für Verwaltung und Monitoring, mit denen Nutzer Daten, Modelle und Ressourcen verfolgen, protokollieren und analysieren können.

Darüber hinaus ermöglicht Azure ML Entwicklern, ihre Modelle in bestehende IT-Systeme zu integrieren, sodass sie auf wertvolle Informationen zugreifen können, die als Grundlage für Entscheidungen dienen.

Funktionen

• Datenkennzeichnung: Ermöglicht Nutzern, Trainingsdaten zu kennzeichnen und Kennzeichnungsprojekte zu verwalten.
• Interoperabilität: Integriert sich in andere Azure-Dienste wie Microsoft Power BI, Azure Databricks, Azure Data Lake, Azure Cognitive Search, Azure Arc, Azure Security Center, Azure Synapse Analytics und Azure Data Factory.
• Drag-and-Drop-Designer: Ermöglicht Nutzern die Gestaltung über eine Drag-and-Drop-Entwicklungsoberfläche.
• Unterstützung hybrider und multicloudfähiger Umgebungen: Ermöglicht Nutzern, Modelle lokal und über mehrere Cloud-Umgebungen hinweg zu trainieren und bereitzustellen.
• Richtlinien: Bietet integrierte und benutzerdefinierte Richtlinien für das Compliance-Management.

Vorteile

• Ermöglicht Teams die Zusammenarbeit über gemeinsam genutzte Notebooks, Rechenressourcen, Daten und Umgebungen.
• Verbindet sich mit anderen Microsoft-Lösungen wie Excel-, CSV- und Access-Dateien.
• Unterstützt verschiedene Open-Source-Bibliotheken und -Frameworks wie Scikit-learn, PyTorch, TensorFlow, Keras und Ray RLLib.
• Bietet Governance durch integrierte Richtlinien und vereinfacht die Compliance mit 60 Zertifizierungen, darunter FedRAMP High und HIPAA.
• Bietet Sicherheit durch benutzerdefinierte rollenbasierte Zugriffskontrollen, virtuelle Netzwerke, Datenverschlüsselung, private Endpunkte und private IP-Adressen.

Nachteile

• Nutzer berichten, dass Azure ML nur wenige Modelle bietet.
• Nutzer berichten von einer steilen Lernkurve.

Preise

Die Preise für Microsoft Azure Machine Learning basieren auf einem Pay-as-you-go-Modell. Die Kosten für die Nutzung von Azure ML hängen vom Instanztyp und der Anzahl der genutzten Stunden ab.

So können die Kosten für den Dienst je nach Instanztyp zwischen 0,096 und etwa 28 US-Dollar pro Stunde liegen. Die Kosten für jeden Instanztyp finden Sie auf der Azure-ML-Preisseite.

Microsoft bietet Rabatte für langfristige Verpflichtungen und weitere Sonderangebote, um die Kosten für die Nutzung von Azure ML zusätzlich zu senken.

IBM SPSS Modeler: Am besten für Data Mining

IBM SPSS Modeler ist eines der beliebtesten Predictive-Analytics-Tools. Es handelt sich um ein Data-Mining- und Predictive-Analytics-Tool für Geschäftsanwender mit einer Suite von Machine-Learning-Algorithmen, die dabei helfen, Erkenntnisse und Muster in Daten aufzudecken.

SPSS Modeler bietet eine Reihe von Data-Mining-Techniken wie Entscheidungsbäume, neuronale Netze, Assoziationsregeln und Sequenzanalysen, um Organisationen dabei zu helfen, Muster, Zusammenhänge und Trends in ihren Daten zu erkennen. Außerdem umfasst es verschiedene Predictive-Analytics-Techniken, mit denen Organisationen zukünftige Entwicklungen prognostizieren und bessere Entscheidungen treffen können. Darüber hinaus ermöglicht SPSS Modeler Nutzern, Predictive-Modelle in Datenflüssen zu entwickeln und bereitzustellen.

IBM SPSS Modeler ist auch in IBM Cloud Pak for Data verfügbar – einer unternehmenstauglichen Daten- und KI-Plattform, die Organisationen dabei unterstützt, den Wert ihrer Daten unabhängig von deren Speicherort zu erschließen. Damit können Nutzer Predictive-Modelle in jeder Cloud- oder lokalen Umgebung erstellen und ausführen.

Funktionen

• Unterstützung mehrerer Quellen: SPSS Modeler unterstützt zahlreiche Datenquellen, darunter Flatfiles, Tabellenkalkulationen, relationale Datenbanken, IBM Planning Analytics und Hadoop.
• Visuelle Analysen: SPSS Modeler umfasst eine intuitive visuelle Oberfläche zum Erstellen und Erkunden von Datenflüssen.
• Open-Source-Unterstützung: SPSS Modeler unterstützt Open-Source-Technologien wie R, Python, Spark und Hadoop.
• Textanalyse: SPSS Modeler ermöglicht Nutzern, Erkenntnisse aus unstrukturierten Daten wie Bloginhalten, Kundenfeedback, E-Mails und Kommentaren in sozialen Medien zu gewinnen.
• Geodatenanalyse: SPSS Modeler ermöglicht Nutzern, geografische Daten wie Breiten- und Längengrade, Postleitzahlen und Adressen zu untersuchen.

Vorteile

• Verfügt über eine Desktop-Anwendung für Windows und macOS.
• Bietet Drag-and-Drop-Funktionen.
• Umfasst Datenvisualisierung.
• Funktioniert lokal sowie in der öffentlichen oder privaten Cloud.

Nachteile

• Die Funktionen für Zeitreihen und Prognosen könnten vereinfacht werden.
• Nutzer berichten von einer Lernkurve bei IBM SPSS Modeler.

Preise

IBM SPSS Modeler bietet drei kostenpflichtige Tarife und eine einmonatige kostenlose Testversion. Allerdings sind Preisinformationen für die Tarife Professional und Gold nur auf Anfrage erhältlich. Potenzielle Käufer können das IBM-Vertriebsteam kontaktieren, um individuelle Angebote zu erhalten, die auf den Anwendungsfall ihrer Organisation zugeschnitten sind.

• Abonnement: Ab 499 US-Dollar pro Nutzer und Monat.
• Professional: Preis auf Anfrage.
• Gold: Preis auf Anfrage.

Weitere Informationen finden Sie auch unter: Was ist Big-Data-Analyse?

H2O Driverless AI: Am besten für Automatisierung

H2O Driverless AI ist eine vollständig automatisierte Data-Science-Plattform, die den Prozess der Erstellung und Bereitstellung KI-gestützter Predictive-Anwendungen beschleunigt. Es handelt sich um eine durchgängige Plattform, die die Erstellung, Optimierung und Bereitstellung von ML-Modellen automatisiert.

H2O Driverless AI ermöglicht Data Scientists und ML-Ingenieuren, Modelle im großen Maßstab zu erstellen, bereitzustellen und zu überwachen. Darüber hinaus bietet die Plattform umfassende Funktionen wie automatisiertes Feature Engineering, automatische Modellauswahl, automatisierte Hyperparameter-Optimierung und automatisierte Modellbereitstellung sowie eine Visualisierungsebene, die Nutzern hilft, Erkenntnisse aus ihren Daten zu gewinnen.

Funktionen

• Expert-Recommender-System: Verwenden Sie AI Wizard, um Daten zu analysieren, auf Geschäftsanforderungen basierende Empfehlungen zu erhalten und Anweisungen zur Auswahl geeigneter ML-Techniken abhängig von den individuellen Anforderungen an Daten und Anwendungsfall zu erhalten.
• Automatisiertes Feature Engineering: Die wichtigsten Merkmale automatisch identifizieren und auf Grundlage einer Reihe vordefinierter Regeln neue Merkmale erstellen.
• Automatisierte Modellauswahl: Das beste Modell für den jeweiligen Datensatz auswählen.
• Automatisierte Hyperparameter-Optimierung: Die Modellparameter anpassen, um die Leistung zu verbessern.
• Automatisierte Modellbereitstellung: Das Modell problemlos in einer produktionsbereiten Umgebung bereitstellen.
• Visualisierung: Interaktive Visualisierungen erstellen, um Erkenntnisse aus den Daten zu gewinnen.
• Integration: Daten aus Hadoop HDFS und Amazon S3 aufnehmen.

Vorteile

• Hochgradig automatisiertes Tool.
• Effizientes Supportteam.
• Unterstützung für GPU-beschleunigte Algorithmen wie XGBoost, TensorFlow und LightGBM GLM.
• In On-Premises-, Hybrid-Cloud- und Managed-Cloud-Umgebungen bereitstellbar.

Nachteile

• Erfordert umfassende Kenntnisse in Statistik und maschinellem Lernen.

Preise

H2O Driverless AI veröffentlicht auf seiner Website keine Preise. Interessierte können sich für ein individuelles Angebot an das Vertriebsteam wenden. Sie können außerdem eine Demo anfordern , um das Produkt besser kennenzulernen.

SAP Analytics Cloud: Am besten für Analytics

SAP Analytics Cloud ist eine cloudbasierte Analytics- und Business-Intelligence-Software, mit der Nutzer ML- und KI-Funktionen einsetzen können, um Prognosemodelle zu erstellen und in Echtzeit Erkenntnisse aus ihren Daten zu gewinnen.

Mit SAP Analytics Cloud können Nutzer Daten aus verschiedenen Quellen analysieren, Prognosemodelle und interaktive Visualisierungen erstellen sowie gemeinsam mit anderen Berichte erstellen und teilen. Die Software basiert auf der SAP-HANA-Business-Intelligence-Plattform und lässt sich in SAP-Systeme und andere Anwendungen von Drittanbietern integrieren. Außerdem können damit benutzerdefinierte Anwendungen und Dashboards erstellt werden.

Funktionen

• Vorgefertigte Best Practices: SAP Analytics Cloud umfasst mehr als 100 vorgefertigte SAP-Business-Content-Pakete nach Best Practices für verschiedene Unternehmen und Branchen, um Analytics- und Planungsprojekte zu verbessern.
• Unterstützte Datenquellen: Nutzer können sowohl On-Premises- als auch Cloud-Datenquellen wie Google BigQuery, SAP HANA, SAP S/4HANA, SQL, SAP-BusinessObjects-Lösungen, SAP Business Planning and Consolidation und OData anbinden.
• Was-wäre-wenn-Simulation: Nutzer können verschiedene Szenarien simulieren und die Auswirkungen von Entscheidungen auf Geschäftsergebnisse visualisieren.
• Drag-and-drop: Mit SAP Analytics Cloud können Geschäftsanwender dank Low-Code- oder No-Code-Funktionen Anwendungen entwerfen.

Vorteile

• ​​​​Self-Service-Datenmodellierung und -vorbereitung.
• Datenexploration und -visualisierung.
• Effiziente Berichtsfunktionen.

Nachteile

• Lernkurve für neue Nutzer.

Preise

SAP Analytics Cloud ist auf Abonnementbasis verfügbar. Interessierte können ein auf ihre Anforderungen zugeschnittenes individuelles Angebot anfordern. Der Anbieter bietet eine kostenlose 30-Tage-Testversion an, die auf bis zu 90 Tage verlängert werden kann.

• Business Intelligence: 36 US-Dollar pro Nutzer und Monat.
• Planung: Für ein Angebot das Vertriebsteam kontaktieren.

Alteryx: Am besten zum Erstellen automatisierter Workflows für Datenanalysen

Alteryx ist eine durchgängige Self-Service-Analytics-Plattform, mit der Datenanalysten und Geschäftsanwender Daten problemlos für prädiktive Erkenntnisse aufbereiten, kombinieren und analysieren können.

Alteryx zählt aufgrund seiner leistungsstarken In-Database-Engine und seiner Fähigkeit, sich in andere Systeme zu integrieren und mit verschiedenen strukturierten und unstrukturierten Daten zu arbeiten, zu den beliebtesten Tools der Branche. Mit diesem Tool können Nutzer Workflows cloudübergreifend sowie zwischen Desktop- und On-Premises-Umgebungen teilen, interaktive Visualisierungen erstellen und komplexe Prozesse automatisieren.

Funktionen

• Datenmigration: Alteryx bietet ELT- und ETL-Funktionen, um Datenmigrationsprozesse nahtlos zu gestalten.
• Automatisierungen: Nutzer können Analytics, Berichterstellung und Geodatenanalysen sowie die Datenextraktion aus PDFs und anderen Dokumenten automatisieren.
• Drag-and-drop-Funktionen: Mit den Drag-and-drop-Funktionen von Alteryx können Nutzer den Analyseprozess beschleunigen und schnell präzise Erkenntnisse aus Daten gewinnen.
• Automatisches Mapping: Die Daten-Mapping-KI von Alteryx ermöglicht es Nutzern, Daten einem vordefinierten Ziel zuzuordnen.
• Automatisierte Formatierung: Das Format unstrukturierter und semi-strukturierter Datensätze automatisch erkennen und anwenden.

Vorteile

• Verbindet sich mit mehr als 180 Datenquellen.
• Bietet Self-Service-Datenaufbereitung.
• Ermöglicht Nutzern, Workflows cloudübergreifend sowie zwischen Desktop- und On-Premises-Umgebungen zu teilen.
• Alteryx verfügt über ein aktives Community-Forum mit mehr als 300.000 Mitgliedern.

Nachteil

• Nutzer berichten, dass das Tool teuer ist.

Preise

Alteryx bietet auf einzelne Nutzer, Teams und Organisationen zugeschnittene Preise an. Die Preise beginnen bei 5.195 US-Dollar pro Jahr. Interessierte können sich für ein individuelles Angebot an das Unternehmen wenden. Alteryx bietet außerdem eine kostenlose 30-Tage-Testversion an, sodass Nutzer die Plattform ausprobieren und feststellen können, ob sie ihren Anforderungen entspricht.

Alteryx bietet außerdem verschiedene zusätzliche Services und Supportoptionen an, etwa individuelle Schulungen und Onboarding sowie Beratungsleistungen.

RapidMiner Studio: Am besten für Data Science

RapidMiner Studio ist eine Data-Science-Plattform, die Nutzern hilft, Daten zu analysieren und zu visualisieren sowie daraus Prognosemodelle zu erstellen. Sie umfasst verschiedene Algorithmen und Tools für Data Mining, prädiktive Modellierung und Text Mining. RapidMiner Studio bietet außerdem interaktive Visualisierungen zur Untersuchung und zum Verständnis von Daten.

Die Plattform kann für Data-Mining-, Predictive-Analytics- und Machine-Learning-Projekte eingesetzt werden. RapidMiner Studio verfügt über eine Drag-and-drop-Oberfläche, wodurch die Nutzung einfach ist und Nutzer komplexe Modelle erstellen können. Zudem gibt es eine Open-Source-Bibliothek, mit der Nutzer das Tool erweitern und benutzerdefinierte Algorithmen erstellen können.

Funktionen

• Hybride Bereitstellung: RapidMiner Studio kann in On-Premises- und Cloud-Umgebungen bereitgestellt werden.
• Drag-and-drop-Funktion: RapidMiner Studio macht die Analyse und Erstellung von Berichten schnell und einfach.
• Vorgefertigte Automatisierungen: RapidMiner bietet eine automatisierte Hyperparameter-Optimierung und automatisiertes Feature Engineering.
• Unterstützung des Analytics-Lebenszyklus: RapidMiner Studio unterstützt Data Engineering, die Modellerstellung, den Modellbetrieb, die Erstellung und Zusammenarbeit bei KI-Anwendungen sowie Governance.

Vorteile

• Bietet mehr als 1.500 Algorithmen und Funktionen für die Modellerstellung.
• Bietet eine Drag-and-drop-Oberfläche.
• Die kostenlose Edition umfasst 10.000 Datenzeilen und einen logischen Prozessor.
• Ermöglicht Nutzern, Simulationen und Was-wäre-wenn-Szenarien auszuführen.
• Ermöglicht Teams, in Echtzeit zusammenzuarbeiten und gemeinsam Workflows zu erstellen.

Nachteile

• Einige Nutzer berichten, dass die Lösung zu teuer ist.

Preise

RapidMiner Studio veröffentlicht auf seiner Website keine Preise. Interessierte können über das Formular auf der Website ein individuelles Angebot anfordern, um Preisinformationen zu erhalten.

Weitere Informationen finden Sie auch unter: Die besten Datenanalyse-Tools 

KNIME: Am besten für Integration 

KNIME (Konstanz Information Miner) ist eine Open-Source-Plattform für Datenanalyse, Data Mining, maschinelles Lernen, Predictive Analytics und Business Analytics.

KNIME verfügt über eine grafische Benutzeroberfläche und bietet verschiedene Tools und Optionen für die Datenanalyse sowie eine umfangreiche Bibliothek mit Algorithmen für maschinelles Lernen und Predictive Analytics. Die Plattform wird für datengestützte Entscheidungsfindung eingesetzt und kann zur Datenvorverarbeitung, Datenanalyse und Datenvisualisierung verwendet werden.

Funktionen

• Kombinieren und Transformieren: KNIME ermöglicht es Nutzern, Verbindungen zu Datenbanken und Data Warehouses herzustellen, auf verschiedene Dateiformate zuzugreifen und Daten aus Cloud-Ressourcen oder externen Services abzurufen.
• Unterstützung für Datenanalysen: KNIME unterstützt verschiedene Funktionen der Datenanalyse, etwa Klassifizierung, Regression, Dimensionsreduktion und Clustering, sowie fortgeschrittene Algorithmen wie Deep Learning, baumbasierte Verfahren und logistische Regression.
• Vorgefertigte Automatisierungen: KNIME bietet vorgefertigte automatisierte Komponenten für Feature Engineering und -auswahl, Hyperparameter-Optimierung und Modellinterpretierbarkeit, um schnelles Prototyping und Testen zu ermöglichen.
• Open-Source-Unterstützung: KNIME lässt sich für Deep Learning in Open-Source-Projekte wie Keras oder TensorFlow, für leistungsstarkes maschinelles Lernen in H2O sowie zum Programmieren in R und Python integrieren.
• Governance: KNIME bietet Governance-Funktionen wie Versionierung, Dokumentation, Administration und Monitoring.

Vorteile

• Bietet mehr als 300 Konnektoren zu Datenquellen.
• Ist lokal und in der Cloud einsetzbar.
• Verbindet verschiedene Datenbanken und Data-Warehouse-Tools wie SQL Server, Postgres, MySQL, Snowflake, Redshift und BigQuery.
• Ermöglicht es Nutzern, Daten mit anpassbaren Balkendiagrammen und Streudiagrammen sowie erweiterten Diagrammen, Parallelkoordinaten, Sunburst-Diagrammen, Netzwerkdiagrammen und Heatmaps zu visualisieren.

Nachteile

• Die Lernkurve ist steil.

Preise

KNIME bietet verschiedene Preismodelle für unterschiedliche Nutzergruppen an.

KNIME Community Hub (von KNIME gehostet)

• Persönlich und individuell: Kostenlos.
• Team: Ab 285 US-Dollar pro Monat.

Business Hub (vom Kunden verwaltet)

• Standardtarif (bis zu drei Teams): Für ein Angebot das Vertriebsteam kontaktieren.
• Enterprise-Tarif (unbegrenzte Teams): Für ein Angebot das Vertriebsteam kontaktieren.

TIBCO Statistica: Am besten für Windows-Rechner

Statistica ist eine von StatSoft entwickelte und von TIBCO betreute Software für fortgeschrittene Analysen. Sie bietet Funktionen für Predictive Analytics, Data Mining, maschinelles Lernen, Prognosen, Optimierung und Textanalyse, damit Unternehmen datengestützte Entscheidungen treffen können.

Statistica wird in vielen verschiedenen Branchen eingesetzt, darunter Banken, Kommunikation, Energie, Gesundheitswesen, Versicherungen, Biowissenschaften, Fertigung, Medien, Einzelhandel und Transport. Diese Branchen nutzen die Software, um anhand von Erkenntnissen über Kundenverhalten, Produktleistung, Markttrends und vieles mehr bessere datengestützte Entscheidungen zu treffen.

Statistica bietet zahlreiche Funktionen und Möglichkeiten, darunter Datenaufbereitung, Visualisierung, Predictive Analytics, Optimierung, Prognosen und Modellerstellung. Die Software ist sowohl für Data Scientists als auch für Geschäftsanwender konzipiert und stellt vereinfachte Tools und Assistenten zum Erstellen und Bereitstellen von Modellen bereit.

Funktionen

• Unterstützung für Python und R: Ermöglicht Nutzern, eingebettete Codeknoten zu verwenden, um Open-Source-Sprachen und -Bibliotheken zu integrieren.
• Datenvisualisierung: Bietet dynamische Visualisierungen, die dabei helfen, datengestützte Erkenntnisse zu gewinnen.
• Regel-Builder: Ermöglicht Nutzern, Geschäftsregeln in Datenanalysen zu integrieren.
• Datenbereinigung: Bietet Tools, um geeignete Daten für Analysen und Erkenntnisse herauszufiltern.
• Datenaufbereitung und -bereinigung: Ermöglicht Nutzern, Daten für Analysen einfach anzuordnen und zu strukturieren.
• Feature Engineering: Ermöglicht Nutzern, Daten in nutzbare Merkmale umzuwandeln.
• Unterstützung für ML- und Data-Mining-Modelle: Unterstützt neuronale Netze, Entscheidungsbäume und Support Vector Machines.
• Integrationen: Verbindet sich mit Marktplätzen wie Azure ML, Algorithmia und Apervita.

Vorteile

• Verfügt über einen Regel-Builder zur Integration von Geschäftsregeln in Analysen.
• Ermöglicht Nutzern, Analysen, Dashboards und Berichte zu erstellen.
• Ist lokal oder in der Cloud einsetzbar.

Nachteile

• Steile Lernkurve.

Preise

Statistica veröffentlicht auf seiner Website keine Preise. Interessierte sollten das Vertriebsteam für individuelle Angebote kontaktieren oder die 30-tägige kostenlose Testversion.

nutzen

SAS Advanced Analytics ist eine Suite aus Softwaretools und Anwendungen zum Erstellen und Bereitstellen von Prognosemodellen und datengestützten Lösungen. Dieses umfassende Softwarepaket bietet eine umfassende Sammlung von Tools zur Entwicklung, Bereitstellung und Analyse von Prognosemodellen sowie spezielle Tools zur Optimierung von Geschäftsprozessen und -strategien.

SAS Advanced Analytics umfasst zahlreiche Funktionen, darunter Data Mining, maschinelles Lernen, Textanalyse, Prognosen, Optimierung und Simulation. Außerdem bietet die Software Tools zum Erstellen von Datenvisualisierungen und Dashboards. SAS Advanced Analytics ermöglicht es Unternehmen, ihre Daten zu nutzen, um Erkenntnisse zu gewinnen, bessere Entscheidungen zu treffen und Geschäftsabläufe zu optimieren.

Funktionen

• Optimierung und Simulation: Die Software für Optimierung und Simulation hilft dabei, Maßnahmen zu identifizieren und Modelle zu erstellen, die auf Basis von Erkenntnissen die Entscheidungsfindung unterstützen.
• Data Mining: SAS Advanced Analytics ermöglicht es Nutzern, die Datenaufbereitung zu vereinfachen, schnell und einfach bessere Modelle zu erstellen und ihre besten Modelle in Betrieb zu nehmen.
• Datenaufbereitung: Nutzer können mithilfe der Datenaufbereitung wichtige Beziehungen in Daten identifizieren und geeignete Daten herausfiltern.
• Datenvisualisierung: Die dynamischen Diagramme und Grafiken von SAS Advanced Analytics ermöglichen es Nutzern, wichtige Erkenntnisse in ihren Daten zu identifizieren.
• Entwicklung und Modellierung in der Datenwissenschaft: Drag-and-drop-Funktionen und automatisierte, interaktive Prozesse nehmen beim Erstellen von Datenmodellen das Rätselraten ab.
• Textanalyse: SAS Advanced Analytics automatisiert das Lesen, Organisieren und Extrahieren nützlicher Details aus Datensätzen.
• Statistische Analyse: SAS Advanced Analytics bietet leistungsstarke Algorithmen für verschiedene Analyseformen, mit denen Nutzer datengestützte Berichte erstellen und anpassen können.
• Prognosen und Ökonometrie: Nutzer können schnell und automatisch große Mengen hochwertiger Prognosen erstellen.

Vorteile

• Interaktives Dashboard.
• Drag-and-drop-Oberfläche.
• Möglichkeit, Daten im Arbeitsspeicher und im Datenstrom abzurufen und zu analysieren.

Nachteile

• Komplexer Einrichtungsprozess.

Preise

Die Preise von SAS Advanced Analytics sind nicht öffentlich verfügbar. Es gibt jedoch eine 14-tägige kostenlose Testversion mit der Option, sie zu verlängern. Für weitere Preisinformationen können Unternehmen eine Demo anfordern oder Kontakt aufnehmen mit dem Vertriebsteam von SAS, um ein individuelles Angebot zu erhalten.

Oracle Data Science: Am besten für Data-Science-Teams

Oracle Data Science (auch bekannt als Oracle Cloud Infrastructure Data Science) ist eine vollständig verwaltete Plattform, mit der Data-Science-Teams mithilfe von Python und Open-Source-Tools Machine-Learning-Modelle erstellen, trainieren, bereitstellen und verwalten können.

Oracle Data Science bietet eine intuitive, kollaborative Umgebung auf Basis von JupyterLab, in der Data Scientists experimentieren und Modelle entwickeln können. Data Scientists können das Modelltraining mithilfe beliebter Machine-Learning-Bibliotheken wie TensorFlow und PyTorch sowie leistungsstarker NVIDIA-GPUs für verteiltes Training skalieren.

Darüber hinaus tragen MLOps-Funktionen wie automatisierte Pipelines, Modellbereitstellungen und Modellüberwachung dazu bei, dass Modelle in der Produktion zuverlässig funktionieren.

Funktionen

• Datenaufbereitung: Bietet Zugriff auf Daten in der Cloud oder lokal und ermöglicht das Anwenden von Labels auf Datensätze.
• Modellerstellung: Bietet integrierte, in der Cloud gehostete JupyterLab-Notebook-Umgebungen und unterstützt Open-Source-Frameworks für maschinelles Lernen wie TensorFlow und PyTorch.
• Modelltraining: Ermöglicht Data Scientists, Deep-Learning-Modelle mithilfe von NVIDIA-GPUs zu erstellen und zu trainieren.
• Governance und Modellverwaltung: Umfasst einen Modellkatalog, Bewertung und Vergleich, Erklärungen, reproduzierbare Umgebungen und Versionskontrolle.
• Automatisierung und MLOps: Umfasst verwaltete Modellbereitstellung, automatisierte Pipelines sowie ML-Überwachung und -Anwendungen.

Vorteile

• Das Tool lässt sich umfassend anpassen und skalieren.
• Intuitive Benutzeroberfläche und interaktives Dashboard.

Nachteile

• Nutzer berichten, dass dieses Tool teuer ist.

Preise

Oracle Data Science ist ein nutzungsabhängiger Dienst, daher hängen die Kosten vom Produkt der Compute-Engine und von der Nutzung ab. Die Preise richten sich nach der Anzahl der OCPUs pro Stunde, den Performance-Einheiten pro Gigabyte und Monat, der Speicherkapazität in Gigabyte pro Monat, der Load-Balancer-Stunde, Mbit/s pro Stunde und der GPU pro Stunde.

Beispielsweise beträgt der Preis für Compute – Virtual Machine Standard – X7 0,0319 US-Dollar pro OCPU-Stunde beziehungsweise 0,0638 US-Dollar als Stückpreis. Für die Basis des Load Balancers beträgt der Stückpreis 0,0113 US-Dollar pro Load-Balancer-Stunde. Weitere Informationen finden Sie auf der Preisseite von Oracle Data Science.

Google Cloud AutoML: Am besten zum Erstellen individueller Machine-Learning-Modelle

Google Cloud AutoML ist eine Suite von Machine-Learning-Produkten, mit denen Entwickler mit begrenzten Kenntnissen im maschinellen Lernen hochwertige Modelle für ihre spezifischen Geschäftsanforderungen trainieren können. Die Suite soll maschinelles Lernen zugänglicher und einfacher nutzbar machen.

Google Cloud AutoML bietet Tools, die verschiedene Aspekte des Machine-Learning-Prozesses automatisieren – vom Training bis zur Bereitstellung. Außerdem stellt die Suite Tools für Datenkennzeichnung, Modellerstellung und Modellbewertung bereit. Mit diesen Tools können Nutzer mit minimalem Aufwand individuelle ML-Modelle entwickeln und bereitstellen.

Funktionen

• ML-Training: Trainiert Datensätze mit einer Größe von über einem Terabyte.
• Integration der Anwendungsprogrammierschnittstelle (API): Verwendet REST- und RPC-APIs und integriert REST- und gRPC-APIs.
• Sprachunterstützung: Unterstützt 50 Sprachpaare.
• Datenaufbereitung und -speicherung: Bereitet Datensätze für Analysen auf und speichert sie.

Vorteile

• Ermöglicht Entwicklern mit begrenzten Kenntnissen im Bereich maschinelles Lernen, benutzerdefinierte Machine-Learning-Modelle zu erstellen.
• Bietet die Analyse von Streaming-Videos.
• Trainiert Datensätze mit einer Größe von Terabytes.

Nachteile

• Nicht lokal bereitstellbar.

Preise 

Google veröffentlicht die Preise für dieses Produkt nicht auf seiner Website. Für individuelle Angebote wenden Sie sich an das Vertriebsteam.

Google Cloud AutoML bietet Nutzern jedoch eine kostenlose Testversion, mit der sie die verschiedenen Produkte und Funktionen der Suite erkunden können. Die kostenlose Testversion umfasst kostenlose Guthaben im Wert von 300 US-Dollar, die zur Erkundung der verschiedenen verfügbaren Google-Cloud-Produkte und -Dienste verwendet werden können.

Darüber hinaus haben Personen, die mit Organisationen arbeiten, Anspruch auf weitere 100 US-Dollar Guthaben, insgesamt also bis zu 400 US-Dollar, um Google-Cloud-Produkte 90 Tage lang zu erkunden. Mit der kostenlosen Testversion können Nutzer praktische Erfahrungen mit der Plattform sammeln und die verschiedenen Funktionen der Suite erkunden.

Weitere Informationen finden Sie auch unter: Der Arbeitsmarkt für Datenanalyse 

Vergleich der führenden Predictive-Analytics-Tools – Chat

Weitere erwähnenswerte Produkte

Hier sind einige weitere Produkte, die bei der Suche nach den besten Predictive-Analytics-Tools erwähnenswert sind:

• Q Research
• Minitab
• Anaconda Enterprise
• DataRobot
• Dataiku DSS
• GoodData
• MicroStrategy Analytics
• Logi Info (Logi Analytics Platform)
• MathWorks
• RStudio
• Domino Data Lab
• Sumo Logic
• FICO Xpress Insight
• Amazon Machine Learning

Vorteile von Predictive-Analytics-Tools

Predictive-Analytics-Tools bieten Unternehmen zahlreiche Vorteile. Hier sind einige der Vorteile, die diese Tools bieten.

Verbesserte Entscheidungsfindung

Predictive-Analytics-Tools ermöglichen es Unternehmen, Entscheidungen auf der Grundlage von Daten statt aus dem Bauch heraus oder aus dem Bauchgefühl zu treffen. So wird sichergestellt, dass Entscheidungen fundiert sind und auf Belegen beruhen, was zu besseren Ergebnissen und einer höheren Rendite (ROI) führt.

Höhere Effizienz

Durch die Optimierung von Prozessen können Predictive-Analytics-Tools Unternehmen dabei helfen, ihre Effizienz zu steigern und Kosten zu senken. Die Automatisierung, Erfassung, Organisation und Analyse von Daten macht manuelle Arbeit überflüssig und reduziert Fehler.

Verbesserte Kundenerfahrung

Mit Predictive Analytics können Unternehmen ihre Kundschaft und deren Interaktion mit ihren Produkten oder Dienstleistungen besser verstehen. So können Unternehmen ihr Angebot auf die Bedürfnisse ihrer Kunden zuschneiden, was zu größerer Kundenzufriedenheit und -bindung führt.

Betrugserkennung

Predictive-Analytics-Tools können betrügerische Aktivitäten in verschiedenen Bereichen erkennen, etwa bei Kreditkartenzahlungen oder Finanztransaktionen. Durch das Erkennen von Mustern und ungewöhnlichem Verhalten können Unternehmen Kriminellen immer einen Schritt voraus sein.

Risikominderung

Predictive-Analytics-Tools können Unternehmen dabei helfen, potenzielle Risiken zu erkennen, bevor sie eintreten. So können sie sich auf alle Eventualitäten vorbereiten und ihre Ressourcen entsprechend verwalten. Das ist insbesondere für risikobehaftete Branchen wie das Bank- oder Versicherungswesen nützlich.

Unternehmen können sich auf dem sich ständig wandelnden Markt von heute einen enormen Erfolg und Wettbewerbsvorteile sichern, indem sie die Vorteile von Predictive-Analytics-Tools nutzen.

Wichtige Funktionen von Predictive-Analytics-Tools

Die besten Predictive-Analytics-Tools verfügen über die folgenden wichtigen Funktionen:

• Automatisierung: Predictive-Analytics-Tools automatisieren die Datenerfassung sowie Analyse und Berichterstellung und erleichtern so das Erkennen von Trends und Erkenntnissen.
• Algorithmen für maschinelles Lernen: Predictive-Analytics-Tools verwenden fortschrittliche ML-Algorithmen, um Muster, Trends und Zusammenhänge zu analysieren und zu erkennen und so genaue Vorhersagen über zukünftige Ereignisse oder Ergebnisse zu ermöglichen.
• Data-Mining-Funktionen: Mit diesen Data-Mining-Tools können Nutzer verborgene Muster und Korrelationen in großen Datensätzen aufdecken, die für genauere Vorhersagen genutzt werden können.
• Visualisierung: Visualisierungen wie Dashboards und Diagramme ermöglichen es Nutzern, Trends und Muster in ihren Daten zu erkennen und Erkenntnisse zu gewinnen, die ihnen helfen können, bessere Entscheidungen zu treffen.
• Benutzerdefinierte Modelle: Dadurch können Nutzer mit individuellen Datensätzen und Anforderungen Modelle erstellen, die auf ihre spezifische Anwendung zugeschnitten sind, wodurch Genauigkeit und Relevanz sichergestellt werden.
• Prognosen: Prädiktive Analysetools können Prognosen und Vorhersagen erstellen. Das hilft Unternehmen, zukünftige Ereignisse zu planen und potenzielle Risiken vorherzusehen.
• Management, Überwachung und Berichterstattung:  Prädiktive Analysetools ermöglichen es Nutzern, ihre Modelle und Datenquellen im Laufe der Zeit zu verwalten und zu überwachen, um die Leistung im Laufe der Zeit zu verfolgen und sicherzustellen, dass die erstellten Vorhersagen aktuell und relevant bleiben.

So wählen Sie das beste Tool für prädiktive Analysen aus

Bei der Suche nach dem besten Tool für prädiktive Analysen für Ihr Unternehmen sind mehrere Faktoren zu berücksichtigen.

Zweck des Tools

Der erste Schritt bei der Auswahl des besten Tools für prädiktive Analysen besteht darin, den Zweck des Tools zu bestimmen. Welche Art von prädiktiver Analyse möchten Sie durchführen? Muss das Tool das Kundenverhalten vorhersagen, etwa die Abwanderungsrate, oder benötigen Sie etwas Komplexeres, beispielsweise um Trends in Kundendaten zu erkennen? Wenn Sie den Zweck des Tools kennen, können Sie die Optionen eingrenzen und sich auf die Tools konzentrieren, die Ihren Anforderungen am besten entsprechen.

Datentyp

Überlegen Sie, welche Daten analysiert werden müssen. Je nach Datentyp benötigen Sie möglicherweise ein Tool, das auf Big Data spezialisiert ist, oder eines, das eine umfassendere Sicht bietet. Denken Sie außerdem über die Struktur der Daten nach. Sind sie strukturiert, semistrukturiert oder unstrukturiert? Dies kann ein wichtiger Faktor bei der Entscheidung sein, welches Tool verwendet werden soll.

Funktionen

Bewerten Sie die Funktionen der verfügbaren Tools. Zu den wichtigsten Funktionen, die Sie berücksichtigen sollten, gehören die Verarbeitung großer Datensätze, die Anpassung von Algorithmen und Parametern, Möglichkeiten zur Datenvisualisierung, Datenanalyse, Visualisierung, Berichterstattung, die Integration mit anderen Anwendungen und eine einfache Bedienung.

Je nach Komplexität eines Projekts benötigen Sie möglicherweise spezielle Funktionen wie Textanalyse, Verarbeitung natürlicher Sprache und Deep Learning. Viele Tools für prädiktive Analysen bieten eine Vielzahl von Funktionen. Daher ist es wichtig, jedes einzelne zu bewerten, um festzustellen, welches Ihren Anforderungen am besten entspricht.

Berücksichtigen Sie Ihre Ressourcen

Bei der Auswahl des besten Tools für prädiktive Analysen müssen die verfügbaren Ressourcen unbedingt berücksichtigt werden. Dazu gehören die verfügbare Zeit und das verfügbare Budget sowie die Kenntnisse und Erfahrungen Ihres Teams. Verschiedene Tools bieten unterschiedliche Komplexitätsstufen. Daher ist es wichtig, das Tool auszuwählen, das am besten zu Ihren Ressourcen passt. Darüber hinaus bieten viele Tools Supportleistungen an, die von großem Nutzen sein können.

Testen und bewerten

Nachdem Sie Ihre Auswahl eingegrenzt haben, besteht der letzte Schritt darin, die verschiedenen Tools zu testen und zu bewerten. Viele Tools bieten kostenlose Testversionen oder Demos an. Nutzen Sie diese Möglichkeit, um besser zu verstehen, wie das Tool funktioniert und wie es sich in Ihr Projekt integrieren lässt.

Darüber hinaus können Kundenrezensionen dabei helfen, die Vor- und Nachteile der einzelnen Tools zu verstehen. Letztlich lässt sich am besten durch das Testen und Bewerten jedes einzelnen Tools feststellen, welches am besten geeignet ist und Ihren Anforderungen entspricht.

Support erhalten

Stellen Sie schließlich sicher, dass Sie bei der Auswahl eines Tools für prädiktive Analysen Zugang zu Support haben. Viele Tools bieten Kundensupport und Schulungen an, die Ihnen den Einstieg erleichtern und sicherstellen, dass Sie das Tool optimal nutzen. Außerdem kann der Zugang zu Support von unschätzbarem Wert sein, wenn Sie Fragen haben oder Unterstützung benötigen.